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  • 启用Parallel前的忠告:只有在需要处理一个很大的任务,如需要几十分钟,几个小时的作业中,并且有足够的系统资源的情况下(这些资源包括cpu,内存,io),您才应该考虑使用parallel。否则,在一个多并发用户下,系统...

    启用Parallel前的忠告:只有在需要处理一个很大的任务,如需要几十分钟,几个小时的作业中,并且要有足够的系统资源的情况下(这些资源包括cpu,内存,io),您才应该考虑使用parallel。否则,在一个多并发用户下,系统本身资源负担已经很大的情况下,启用parallel,将会导致某一个会话试图占用了所有的资源,其他会话不得不去等待,从而导致系统系能反而下降的情况,一般情况下,oltp系统不要使用parallelolap系统中可以考虑去使用。

     

    Parallel分类

    l        并行查询parallel query

    l        并行dml parallel dml pdml

     

     

    l        并行查询

    并行查询允许将一个sql select语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发地运行,然后将各个部分的结果组合起来,提供最终的结果,多用于全表扫描,索引全扫描等,大表的扫描和连接、创建大的索引、分区索引扫描、大批量插入更新和删除

    启用并行查询

     

    告知oracle,对T1启用parallel查询,但并行度要参照系统的资源负载状况来确定。

    利用hints提示,启用并行,同时也可以告知明确的并行度,否则oracle自行决定启用的并行度,这些提示只对该sql语句有效。

    SQL> select /*+ parallel(t1 8) */ count(*) from t1;

     

    SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';

    DEGREE

    --------------------

      DEFAULT

     

    并行度为Default其值由下面2个参数决定

    SQL> show parameter cpu

     

    NAME                                TYPE       VALUE

    ------------------------------------ ----------- ------------------------------

    cpu_count                           integer    2

    parallel_threads_per_cpu            integer    2

     

    cpu_count表示cpu

    parallel_threads_per_cpu表示每个cpu允许的并行进程数

    default情况下,并行数为cpu_count*parallel_threads_per_cpu

    取消并行设置

    SQL> alter table t1 noparallel;

    SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';

     

    DEGREE

    ----------------------------------------

            1

    对于一个大的任务,一般的做法是利用一个进程,串行的执行,如果系统资源足够,可以采用parallel技术,把一个大的任务分成若干个小的任务,同时启用n个进程/线程,并行的处理这些小的任务,这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server),这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。

    启用Parallel前的忠告:只有在需要处理一个很大的任务,如需要几十分钟,几个小时的作业中,并且要有足够的系统资源的情况下(这些资源包括cpu,内存,io),您才应该考虑使用parallel。否则,在一个多并发用户下,系统本身资源负担已经很大的情况下,启用parallel,将会导致某一个会话试图占用了所有的资源,其他会话不得不去等待,从而导致系统系能反而下降的情况,一般情况下,oltp系统不要使用paralleloltp系统中可以考虑去使用。

     

    Parallel分类

    l        并行查询parallel query

    l        并行dml parallel dml pdml

    l        并行ddl parallel ddl pddl

     

    l        并行查询

    并行查询允许将一个sql select语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发地运行,然后将各个部分的结果组合起来,提供最终的结果,多用于全表扫描,索引全扫描等,大表的扫描和连接、创建大的索引、分区索引扫描、大批量插入更新和删除

     

    启用并行查询

    SQL> ALTER TABLE T1 PARALLEL;

    告知oracle,对T1启用parallel查询,但并行度要参照系统的资源负载状况来确定。

    利用hints提示,启用并行,同时也可以告知明确的并行度,否则oracle自行决定启用的并行度,这些提示只对该sql语句有效。

    SQL> select /*+ parallel(t1 8) */ count(*) from t1;

     

    SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';

    DEGREE

    --------------------

      DEFAULT

     

    并行度为Default其值由下面2个参数决定

    SQL> show parameter cpu

     

    NAME                                TYPE       VALUE

    ------------------------------------ ----------- ------------------------------

    cpu_count                           integer    2

    parallel_threads_per_cpu            integer    2

     

    cpu_count表示cpu

    parallel_threads_per_cpu表示每个cpu允许的并行进程数

    default情况下,并行数为cpu_count*parallel_threads_per_cpu

     

    取消并行设置

    SQL> alter table t1 noparallel;

    SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';

     

    DEGREE

    ----------------------------------------

            1

     

    数据字典视图

    v$px_session

    sid:各个并行会话的sid

    qcsidquery coordinator sid,查询协调器sid

     

    l        并行dml

    并行dml包括insertupdatedeletemerge,在pdml期间,oracle可以使用多个并行执行服务器来执行insertupdatedeletemerge,多个会话同时执行,同时每个会话(并发进程)都有自己的undo段,都是独立的一个事务,这些事务要么由pdml协调器进程提交,要么都rollback

    在一个有充足I/o带宽的多cpu主机中,对于大规模的dml,速度可能会有很大的提升,尤其是在大型的数据仓库环境中。

    并行dml需要显示的启用

    SQL> alter session enable parallel dml;

     

    Disable并行dml

    SQL> alter session disable parallel dml;

     

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    多道程序设计的概念

    多道程序设计是在计算机内存中同时存放几道相互独立的程序,使它们在管理程序控制之下,相互穿插的运行。 两个或两个以上程序在计算机系统中同处于开始或结束之间的状态。这就称为多道程序技术运行的特征:多道、宏观上并行、微观上串行。

    为什么说多道程序概念得到了中断和通道技术的支持?

    采用多道程序设计减少了CPU时间的浪费,增加了系统吞吐量,提高了系统的效率。为什么引入多道程序呢?说白了就是为了提高系统的吞吐量和效率。 在多道程序系统中,能做到单处理机多程序并发,但是,当存在I/O任务时,CPU要去处理I/O任务,此时就没空来处理多道程序的执行了,所以就要想办法使I/O的处理尽可能少影响到CPU(也就是说让别的东西来处理I/O,而让CPU专心处理多程序并发),此时CPU处理多道程序可以与I/O操作并发,即通过CPU操作与外设传输在时间上的重叠减少CPU时间的浪费,并提高了系统的效率。实现CPU操作与外设传输在时间上的重叠必须有中断和通道技术支持,其原因如下:
    (1) 通道是一种控制一台或多台外部设备的硬件机构,它一旦被启动就独立与CPU运行,因而做到了输入输出操作与CPU并行工作。但早期CPU与通道的联络方法是由CPU向通道发出询问指令来了解通道工作是否完成(中间过程还是需要CPU参与)。若未完成,则主机就循环询问直到通道工作结束为止。因此,这种询问方式是无法真正做到CPU与I/O设备并行工作的。
    (2) 在硬件上引入了中断技术。所谓中断,就是在输入输出结束时,或硬件发生某种故障时,由相应硬件(即中断机构)向CPU发出信号(解决了上面的问题:通道工作完成时由中断向CPU发出信号,而不需要CPU不断发信号给通道去询问工作是否完成)。这时CPU立即停下手头的工作而转向处理中断请求,道处理完中断后再继续原来手头的工作。 因此,通道技术和中断技术结合起来就可实现CPU与I/O设备并行工作,即CPU启动通道传输数据后便去执行其他程序的计算工作,而通道则进行输入输出操作;当通道工作结束时,再通过中断机构向CPU发出中断请求,CPU则暂停正在执行的操作,对出现的中断进行处理,处理完后则继续原来的工作。这样,就真正做到了CPU与I/O设备并行工作。此时,多道程序的概念才变为现实。

    总而言之,通道 代替了CPU管理I/O的工作,中断 会在I/O工作完成时通知CPU。



    参考资料:
    什么是多道程序设计?多道程序设计的特点是什么?
    为什么说直到出现中断和通道技术后,多道程序概念才变为有用的?

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  • 海云捷迅云课堂专题,旨在秉承开源理念,为大家提供OpenStack...CPU是由若干核(core)和许多的缓存(cache memory)组成,因此CPU可以并行处理若干线程。相对地,GPU是由核组成,因此可以并发处理数千线程。

    海云捷迅云课堂专题,旨在秉承开源理念,为大家提供OpenStack技术原理与实践经验,该专题文章均由海云捷迅工程师理论与实践相结合总结而成,如大家有其他想要了解的信息,可留言给我们,我们会根据问题酌情回复。

    一、什么是GPU

    GPU:Graphics Processing Unit,即图像处理单元,是一种专门处理图像运算工作的微处理器。

    CPU是由若干核(core)和许多的缓存(cache memory)组成,因此CPU可以并行处理若干线程。相对地,GPU是由几百个核组成,因此可以并发处理数千个线程。尽管GPU的内核数目远远超过CPU,但是它的每个核的处理能力远小于CPU的核,而且不具有现代操作系统的所需要的一些特性,GPU并不合适用于处理普通的计算。它们更多地用于计算消耗性操作,比如视频处理和物理仿真等。

    二、虚拟化环境GPU使用方式

    在虚拟化环境中,GPU使用目前可以分为以下几类:

    ■ GPU直通模式,即GPU透传

    ■ GPU SR-IOV,目前主要是AMD在采用此种方案

    ■ GPU分片虚拟化,包括Intel GVT-g和NVIDIA GRID vGPU

    图片来源于网络

    以下是对这些方案的简单介绍:

    1.GPU透传:物理GPU直接透传给虚机。

    第一种方案,在我们的产品里已经实现,且支持大部分GPU设备。对于Windows镜像,我们建议云主机从UEFI启动。

    2.GPU SR-IOV:使用SR-IOV技术,将物理GPU划分成多个VF,每个VF提供给云主机使用。

    AMD采用的就是这种方案,目前市场上2款产品S7150和MI25。

    3.GPU分片虚拟化

    Intel提供GVT-g方案:针对不同的hypervisor,应用于KVM上,叫KVMGT;应用于Xen上,称为XenGT。

    NVIDIA GRID vGPU产品系列

    以上2个厂家均采用GPU分片虚拟化方案,即基于Linux内核VFIO mediated框架。此方案的kernel部分代码称为mdev模块,由Intel和NVIDIA共同提交到4.10内核,但是CentOS已经backport到3.10.x内核。

    分片虚拟化与透传的区别是,分片虚拟化把会影响性能的访问直接透传给虚拟机,把性能无关和功能性的MMIO访问做拦截并在mdev模块内做模拟。

    当然,也可以简单的理解为对物理GPU资源的分片划分,如物理GPU的显存大小为16G,如果划分出4个vGPU,那么每个vGPU的显存大小就是4G。

    实现GPU分片虚拟化需要满足以下条件:

    1.硬件支持:

    Intel需要特定的CPU支持,Intel(r) Xeon(r) E3_v4, E3_v5 and E3_v6 with Intel Graphics processor

    NVIDIA也需要特定的GPU卡,可参考NVIDIA官方网站

    2.内核版本、QEMU版本(v2.0及以上)

    3.GPU mdev驱动支持,这部分Intel已经开源,但是NVIDIA不开源,需要通过License来获取。

    从AWStack 2.6版本,我们产品支持GPU透传,即将一个物理的GPU设备透传给某一个云主机,独享物理GPU资源。

    实现GPU虚拟化,每个云主机拥有一个vGPU设备,在满足客户图像视频处理、机器学习、深度学习等应用场景的同时,做到物理GPU资源共享。

    如何在产品中使用NVIDIA vGPU

    一、前期准备

    1.采购到NVIDIA支持GPU虚拟化的物理GPU卡后,需要在NVIDIA官方网站上注册账号, 并购买License或申请90天的试用版。针对Hypervisor类型可下载不同版本的软件包:

    2.安装物理GPU卡,GPU卡对散热要求比较高,如果温度过高会出现掉卡问题。

    3.安装NVIDIA vGPU manager之前先禁用操作系统上的Nouveau驱动

    1)在安装GPU卡的物理节点上,新建文件

    /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf

    blacklist nouveau

    options nouveau modeset=0

    2)重新生成ramdisk,并重启物理节点:

    # dracut –force

    # reboot

    3)在安装有物理GPU卡的物理节点上安装vGPU manager软件

    # chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-440.43-vgpu-kvm.run

    # ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.43-vgpu-kvm.run

    4)确认nvidia_vgpu_vfio内核模块已被加载

    # lsmod |grep nvidia_vgpu_vfio

    5)启动并加载nvidia-vgpu-mgr服务

    # systemctl enable nvidia-vgpu-mgr.service

    # systemctl start nvidia-vgpu-mgr.service

    6)重启物理机器

    # reboot

    7)确认内核mdev目录是否生成

    # ls /sys/class/mdev_bus/

    0000:18:00.0 0000:82:00.0

    4.搭建NVIDIA License Server

    云平台云主机使用vGPU,需要获取License,一般需要在客户环境里搭建License server,可以是单节点,也可以部署两台做HA。

    License server安装时,需要将从官网上获取到的License文件,上传到License server上。

    云主机需要能访问License server的7070端口,来获取License。

    支持在Windows和Linux操作系统上安装License server,具体可以参考文档:

    https://docs.nvidia.com/grid/ls/2019.11/grid-license-server-user-guide/index.html

    二、用户使用流程:

    1.前期准备工作完成后,登录云管平台,同步物理节点GPU信息到云管平台。

    2.云管界面,选择物理节点、物理GPU来创建vGPU规格。

    3.新建vGPU规格完成后,可以在云主机页面创建云主机,支持2种场景:创建云主机时同时选择vGPU规格或者vGPU设备;或者创建云主机完成后,再绑定vGPU设备。

    创建带vGPU的云主机或者云主机绑定vGPU后,可以在物理节点上看到vGPU设备保存在sysfs中,云主机XML文件会生成一个设备和这个关联:

    云主机XML:

    云主机启动之后,用户需要在云主机内安装从官方网站下载的软件包里的驱动,并配置连接License server。具体可以参考文档:

    https://docs.nvidia.com/grid/ls/2019.11/grid-license-server-user-guide/index.html

    当然也可以自定义镜像模板,预安装好云主机vGPU驱动以及配置好License server连接。

    安装软件包说明:

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    现代计算机一般都有多 CPU 核,而日益广泛应用的固态硬盘也有较强的并发能力,这些硬件资源都为并行计算提供了有力的保证。不过,要实现并行计算还需要有较好的数据分段技术,也就是能方便地把待计算的数据拆分成若干部分,让每个线程(或进程,这里以多线程为例讨论,多进程情况是类似的)分别处理。

    设计数据分段方案时,有这么几个目标:

    1. 每段的数据量基本相同
      并行任务的最终耗时是以那个最慢的线程为准的,而同一机器中各线程的处理能力基本相当,因此数据分段要能做到尽量平均,使各线程的计算时间基本相同。
    2. 分段数可灵活动态指定
      在数据准备阶段经常并不清楚实际计算用机器的 CPU 数,而且即使知道,线程数也不能简单地按机器 CPU 核数去算,因为硬盘的并发能力常常小于 CPU;并且,在有并发计算时,能有多少 CPU 核用到本计算任务也不能事先预知。实际计算用的线程数最好是根据当时场景动态决定,范围从几个到几十个都有可能,这要求能够按随意的数量将数据分段。
    3. 每个分段是连续紧凑存储的
      因为硬盘不适合频繁随机访问(即使固态硬盘也不适合频繁小量的随机访问),为了保证遍历性能,我们希望每个线程要处理的数据在硬盘上要尽量连续存储,而不是频繁跳跃。
    4. 允许数据追加
      数据并不是固定不变的,会随着时间不断增长,我们当然希望每次追加数据时不必重新整理所有数据,只需要把追加的数据补上即可。

    使用文本文件存储数据时,可以同时保证这 4 个目标。只要简单地按总字节数把文件分成多段,每个线程读取其中一段即可。

    文本中用回车作为记录(行)的分隔符,文本记录的数据本身中不可能出现回车字符,所以用它用为记录的分隔符不会产生歧义。按文件字节数分段时,分段点可能会落到某一行的中间,这时使用去头补尾的方法进行调整,即就是每个分段从分段点继续读到一个回车符才开始,而越过下一个分段点继续读到一个回车符时才结束,这样就可以保证每个分段都只包含完整的记录(行),这也是 HADOOP 常用的方法。

    但是,文本本身的解析实在太慢了,我们还是要考虑二进制的存储方案。

    二进制数据中没有回车这种可用于分隔记录的字符,任何字节数值都可能是数据本身,这时就无法识别出记录何时结束。如果一定要人为制造一个分隔符,那就要足够长才能避免和数据本身重复的可能性,每条记录上都增加这么一段字节,会增加大量无意义的数据量,降低性能。而且,这也只能降低出错率而不能彻底杜绝。

    改进的方法是使用区块,把数据存入若干相同大小的区块,分段时以区块为单位,只要总区块数量足够多,每个线程分配到的区块数量也就相对比较平均,也就能满足目标 1 和目标 2 了。不过目标 3 却有些问题,区块大小是存储数据之前就确定的,不大可能正好和记录长度匹配,如果要求每个区块中都存储完整的记录,就可能造成区块中的空间浪费(剩余空间存不下一条完整记录时只能作废)。在区块较小且记录字段较多时这个浪费会很严重,影响目标 3 希望的紧凑性。如果允许一条记录被拆分到两个区块,那又不能按区块为单位来分段了,否则可能造成某个分段将只处理半条记录的情况。

    这时候可以借鉴文本的去头补尾方案,允许同一记录拆分到两个区块,在读取分段的第一个区块时跳过第一条(可能是半条)记录,而读取最后一个区块时再继续读下一个区块把当前区块中最后的记录读完整,这样可以保证数据的紧凑性了。这种方法要求在区块中有个标记表明本区块中第一条记录是否是上一区块记录的延续以及最后一条记录是否完整,空间成本不算高,但在遍历数据时总要被这些标记打断,处理起来麻烦不少,会影响性能。

    数据库一般也使用区块方案,但由于数据库将所有表的数据存储在一起,它的区块分配算法不会去保证同表数据所占用的区块之间的连续性。而为提高数据的连续性,就要让区块更大,这和区块多又有点矛盾。如果再考虑到数据的可追加性,则还需要一个不断变大的索引表来管理这些区块,在区块数量很多时,这个索引表本身的连续性也不容易得到保证(它的长度事先不知道,在数据追加过程中动态增长)。

    作者:279400248
    链接:http://c.raqsoft.com.cn/article/1533881797461
    来源:乾学院
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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并行处理技术要几个cpu